01. 背景简介
2026年1月,奥地利维也纳总医院的薛嵩教授与Holger Einspieler博士为共同第一作者,李翔教授为通讯作者在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》期刊上正式发表名为“Quantitative dual-tracer PET/CT biomarkers correlate concordant lesion uptake with PSMA-RLT outcomes in mCRPC: a dual-center study”的研究论文,旨在探讨基于双示踪剂PET/CT的定量成像生物标志物如何预测转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者对前列腺特异性膜抗原放射性配体疗法(PSMA-RLT)的反应。
02. 研究内容
PSMA-RLT效果显著,但并非所有患者都有效,目前患者的选择主要基于定性的影像学标准(如PSMA PET显示阳性摄取),导致治疗效果存在显著的异质性。在关键的VISION III期临床试验中,即使所有入组患者的PSMA PET均呈阳性,也仅有46%的患者在治疗后实现了前列腺特异性抗原(PSA)水平下降≥50%。这种差异性凸显了当前基于成像的选择标准的局限性,表明需要超越单纯的PSMA摄取存在与否,寻找更精细化的生物标志物。
该图展示了研究的整体工作流程和自动化图像分析方法,包括患者筛选、PSMA与FDG PET/CT图像的配准、一致病灶的自动识别与分割,以及定量参数的提取过程,为后续精准预测模型提供了可靠的技术基础。
这项双中心研究旨在评估基于同时使用PSMA PET(显示治疗靶点)和FDG PET(显示肿瘤代谢活性)的定量成像生物标志物的预测价值,特别关注“一致病灶”(即同时显示PSMA和FDG摄取的病变)。
研究纳入了来自维也纳和奥格斯堡两个中心的37名mCRPC患者,他们均在接受至少两个周期[177Lu]Lu-PSMA治疗前完成了双示踪剂PET/CT成像。研究者开发了一个自动化分析流程,包括AI驱动的病灶分割、CT图像配准以及双示踪剂PET融合,从而从所有病灶、一致性病灶和器官层面提取多种定量指标(如SUVmean, SUVmax, 肿瘤体积MTV等)。此外,研究利用维也纳中心的24名患者数据训练了一个决策树模型来预测疗效,并在独立的奥格斯堡中心的13名患者数据上进行了再次验证,同时使用SHAP分析来识别关键预测特征。
研究结果分析:
1.通过定量分析同时表达PSMA和FDG的“一致病灶”,研究发现PSMA平均标准摄取值(SUVmean[PSMA Concordant])是预测PSMA-RLT疗效的最佳影像学生物标志物。
本研究通过多维度可视化共同论证了其核心发现:左侧图展示了两位代表性患者(一位完全缓解CR,一位疾病进展PD)的双示踪剂PET/CT图像及定量分析,直观揭示了CR患者虽然有转移,但一致病灶(PSMA+/FDG+)的肿瘤负荷低,治疗后PSA大幅下降;而PD患者虽然也有多发转移,但一致病灶的肿瘤负荷很高,治疗后PSA继续升高;右侧上图呈现了一位CR患者,其一致病灶的PSMA平均摄取值为23.7 g/mL,远超研究确定的12.1 g/mL阈值,印证了高PSMA表达是良好疗效的关键;右侧下图则展示了一位PD的典型病例,尽管其一致病灶体积不大,但PSMA平均摄取值(8.5 g/mL)低于12.1 g/mL的阈值,说明即使病灶负荷小,若摄取不足,治疗仍会失败。这几个典型病例表明,一致病灶的PSMA定量摄取水平是预测PSMA-RLT疗效的核心生物标志物。
2. 构建并验证了以 “一致病灶PSMA平均摄取值 ≥ 12.1 g/mL” 为核心判据的决策树模型,该模型能以超过84.6%的准确率在患者群体中预测PSMA-RLT疗效,为临床提供了一个简单、可靠、可量化的患者筛选工具。
本图通过基于阈值的决策树模型,将复杂的定量影像数据转化为一条清晰的临床决策路径,为个体化治疗提供了实用工具。
本图是决策树分析图。通过对比多种器官的影像特征在决策树模型中的表现,证明一致病灶的PSMA平均摄取值是预测PSMA-RLT疗效最强的单一指标,其准确率高达95.45%,显著优于其他参数,强调了“关键病灶”定量分析的重要性。
03. 小结
本研究立足于临床医学的实际需求,指出当前的PSMA-RLT筛选标准已难以满足精准治疗的要求。临床决策应聚焦于同时具备PSMA表达与FDG代谢活性的“一致病灶”,并对其PSMA摄取水平进行精确量化。这一策略将推动患者筛选范式从粗略的定性判断向连续、可量化的精准分层转变,为实现个体化PSMA靶向放射性核素治疗提供直接而有力的循证依据。
而更重要的是,该策略将对未来新核药靶点的RLT临床试验带来重要指导价值,如患者精准入组与标准化定量等方面,有望显著提高新核药受试人群的同质性与治疗响应率,从而增强临床研究效能、减少样本量需求,并加速新药研发进程。这不仅优化了现有疗法的应用,也为下一代靶向放射配体药物的精准开发奠定了方法学基础。
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